基于LCD和多重分形去趋势波动分析的故障诊断方法
杨乐
重庆工业职业技术学院自动化学院,重庆,401120
摘要：针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳性以及故障特征难以提取的问题,提出了基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)和多重分形去趋势波动分析(multifractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)的故障诊断方法.该方法首先利用LCD将振动信号分解成不同尺度下的内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC).其次,对包含主要信息的前几个ISC分量进行MF-DFA分析,并选取每个ISC分量的Hurst指数作为故障特征.然后,采用线性局部切空间排列(liner local tangent space alignment,LLTSA)对故障特征进行降维以获得对故障敏感的低维特征.最后,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对提取特征进行分类识别.滚动轴承的故障诊断实验表明,所提方法能够有效地识别滚动轴承的典型故障,具有一定的优势.
关键词：局部特征尺度分解多重分形去趋势波动分析特征提取滚动轴承故障诊断
分类号：TH165.3(机械制造工艺)
资助基金：重庆市教委科研项目(KJ102102)重庆市科委科研项目(2014)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 559-564 )
英文信息